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Diese Studie versucht, die Prognoseleistung von Regressionsmodellen und Zeitreihenmodellen zu vergleichen. Das vorrangige Ziel dieser Untersuchung bestand darin, herauszufinden, welches der beiden Modelle - das Regressionsmodell oder das univariate, nicht-saisonale ARIMA-Modell - unter Berücksichtigung der Kosten für die Modellerstellung genauer und für Prognosezwecke in der Praxis besser geeignet ist. Die Studie stützte sich auf Daten zu den pakistanischen Exporten. Die Leistungsfähigkeit der Regressionsmodelle wurde anhand der statistischen Kennzahlen TIC, RMSPE, MAE, MPE und MAPE mit der der ARIMA-Modelle verglichen. Der Vergleich zeigt, dass die ARIMA-Modelle deutlich besser abschneiden als die Regressionsmodelle. Es wurde zudem beobachtet, dass die Kurven der tatsächlichen Werte der Variablen und der auf dem ARIMA-Modell basierenden Prognosewerte näher beieinander lagen als die des Regressionsmodells. Dieses Ergebnis untermauert zudem, dass die ARIMA-Modelle eine bessere Leistung erbringen als die Regressionsmodelle. Auf der Grundlage der Ergebnisse und der Diskussion wird dringend empfohlen, die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit in die Politikgestaltung, insbesondere in die Planung und Entwicklung in Entwicklungsländern wie Pakistan, einfließen zu lassen, da sie kosteneffizient und genauer sind.
